自学编程和计算机科学有什么区别？

我自学了如何编程，专业班的人有很强的执行能力，严谨性强，技术能力强，但他们缺乏对编程目的的控制。 编程只是工具，工具是用来工作的，工作是为了推动进步。 没有系统的基础学习，就没有基本的理论框架约束，你可以让自己的思想自由飞翔，然后想办法实现你的想法，并付诸实践。

四年大学算法分析、数据结构、离散数学，培训班永远不会教你，培训班流水线只培养程序员，不培养工程师，专业背景的上限更高，自学不代表一定比专业班差，只是概率太低了，看看你身边有多少技术老板是自学成才的。

出身专业班，由于大学课程结构完善，基础知识相对系统。 除了编程语言语法外，学生还将学习一些底层逻辑协议、路由原理、服务器系统和计算机安全知识。 自学可能更残酷，只专注于语言本身的学习。

大多数企业仍然停留在解决问题的层面，只要功能能够实现，就没有问题，但越往后发展，涉及的东西就越多，最后是自学还是弥补一些基础知识，否则差距就会体现出来。

没有区别，学科班和编程同时学习基础学科和编程，非学科班一般只学编程，不能说学科班比非学科班好，爱学的人才大，学无止境。

没什么区别，我是理算科毕业的，但真正的编程还是要看书自学，因为有些细节可能不知道，知道或忘记，都是暂时的，估计和别人的自学差不多，也许还不如别人。

在专业中，他学习了数据结构、计算机组合、操作系统、计算机网络和汇编语言的原理，在较好的程度上，他学习了编译器、GPGPU、机器语言、多线程编程和异步操作的原理。

当然，这些东西也可以自己学，不妨碍一个外行人自强走专业道路，都是......那可以自己赢得

毕竟计算机不是纯数学，你可以自己学习任何一门计算机科目（量子计算除外），各种教科书，各种**，各种解决方案，各种全过程教程，各种齐全。 而一旦数学达到一定水平，比如微分流形、代数几何等等，如果不跟老师学，就学不来，看书做题也没用（其实做不题），你身边必须有一个活生生的人。

努力学习，就省下时间打基础，以后就有更多的时间去提高！ 自学有点难，要自己打基础，有时候要打基础，刚开始的时候要打基础，进度会很慢！ 总之，它节省了大量的学习时间！

还有校友关系网，自带大专学历认证，比耶律子的路还顺畅，有的赚！

区别大概是这样的：很多没有接受过系统教育的人肯定不会编译，虽然现在基本不用哈哈哈，那么知道广义表的人可能就不多了。 这些是个人理解的例子，如果你知道，这是可能的。

其实关键要看人，不接受系统教育也能成为相当优秀的程序员，还有一位电子学长也超擅长学习，曾经交流学习过无数的经验。 所以，你明白了。

如果你是计算机专业毕业的，你是专业班的，人们会希望你申请一家互联网公司，如果你是自学成才，没有计算机专业背景，那么一个好的互联网公司根本不会录取你！

当你开始上课时，课程可能会更快，你学到的东西也更系统、更全面。 然而，没有什么是绝对的，如果你对你想学习的东西有一个全面的了解并相应地计划，那就都是一样的。 这主要取决于个人对行业的了解和努力程度。

自学成才的人理论知识薄弱，倾向于应用导向，即会写**但不懂原理，在设计多种语言时遇到问题时可能会不知所措。

很多自学成才的人都是从培训班上聘来的，理论知识不够扎实，身边程序员的基础知识也不扎实，写作局限于日常接触的水平，写作不够扎实，思考不够细心。 但是，也有一些自学成才的人可以很好地学习。

你误会了什么。 编程只是一个使用的工具，关键是要成为一份职业。 专业班从事的计算机专业工作不能由非专业班来完成。

比如华为的研发肯定不会要求非专业类，涉及到专业的计算机知识，编程是次要的。 现在谁不知道如何编码？ 小学生可以使用python。

如果你出生在专业班级，你会有一个更好的学习体系，如果你学得更好，老师会教很多关于更深层次原理的知识，你会学到很多自学，只接触如何使用它，而不知道实施的原理和机制。

专业和业余的区别。 简单来说，专业班的**，写一半交给另一个人继续改进，很容易对接，自学编程的**可能只能自己理解。

我是专业人士，同事是半路出家的和尚，我觉得我理解需求的方式和我的同事不一样，我的同事几乎只是为了实现需求，我会多想想如何更稳定，保持可扩展性，我的同事实施得很快，但成功率很低， 我恰恰相反。

自学编程与专业课程没有什么不同！ 自学编程的人比理科班的“非计算机专业能力”高，理科班的计算机能力比自学班高。例如，在电气电子和自动控制工程中，不使用装配、f、c，需要求解PID算法

例如，导弹跟踪或火星着陆，Coban 对所选系统的算法一无所知！ 自学成才的编程在使用过程函数时会很好地学习语言！

在学习能力的情况下，理解力和其他因素没有太大区别。 有更大的晋升空间。 因为系的基础比较好，总之在数学和基础数据结构建模方面有优势。 高级数学建模等，依靠自学，不是很现实。

那些来自专业课程的人往往更系统，而自学成才的编程往往更注重实用性。

自学编程和专业教育最大的区别在于学习的主体——人，但无一例外，当两者相辅相成时，它们可以发挥更大的力量。

专业背景和非专业背景最大的区别是什么？ 我认为这是理解相同知识的广度和深度，或者说系统化。

这些知识点大家可能都懂，但是它们之间有什么关系，为什么这一行**会这样写，为什么要做这种技术选择，我很困惑。

但不管是专业班还是非专业班，只要继续学习，就能弥补损失，毕竟人生是一场马拉松，谁先到达终点线还不确定！

从长远来看，无论你是自学成才还是有计算机科学背景，都无关紧要。

出生于专业班级，有系统的知识，更容易沟通。

而且，大多数一线互联网公司从来不缺会写的人，他们缺少的就是能解决高并发、提高资源利用率、优化程序效率的专业工作者。

我也是非计算机专业，但我系统地学习了基础理论，并获得了计算机程序员证书，不同的是应用实践不同，个人进一步努力的程度不同。

思维是不同的，在课堂上解决问题时要看得更远。

每个人都有自己的学习风格，把人拿出来，忽略个体差异，单纯地讨论学习方式的优缺点是没有意义的。

只要我有优秀的数学基础，如果自学成才，我基本上可以完成一门计算机科学课，之前遇到的一个项目经理也同意我的观点。

因为现在大多数计算机都需要编程，所以人们有这种误解。

答：很多朋友经常有这样的误区，认为自己数学不好，英语不好，所以学不了电脑？ 其实这些都是误区，下面我们来分析一下。

即使你不擅长数学，你也可以学习计算机。 这不是是否学习计算机的决定性因素。 学习计算机科学，主要看你是否能忍受艰辛，能否坚持自学。

一般来说，第一年和第二年提供与计算机相关的课程。 如果你擅长数学逻辑思维，学习计算机对你很有帮助。 但如果你不擅长数学，你也可以学习计算机，但会更难。

将来，他们可能倾向于专注于计算机软件开发，而不是继续学习做一些算法。 如果你直接从事软件前后端开发，主要取决于你对计算机语言的熟练程度，以及你是否会多写一些项目，做一些项目。 在做这些事情时，它更像是一种逻辑思维的练习。

你不需要非常高级的数学水平;

那么如何学好计算机，最主要的是要花更多的时间去学习和训练你的编码能力。 这个时候，因为你的数学基础不好，然后你就不决定继续考研究生了。 那么建议你不要学习人工智能、数据挖掘算法等相关的东西。

这些事情基本上是由硕士或博士学位完成的。 我们只需要学好一门语言，以其中一门为主要语言，辅以其他语言，学习最重要的一门。 在某个时候，你也可以找到一份好工作。

至于选择哪种计算机语言，我们稍后再讨论，这里主要告诉大家，只要你有兴趣，可以放心，可以大胆学习计算机相关专业。

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对于非计算机类的毕业生来说，如果想进入IT互联网行业的发展，可以通过以下几种方式：

第一：计算机相关专业研究生考试。 通过研究生考试进入计算机领域是一个比较现实的选择，确实有很多非计算机专业人士通过参加计算机科学的研究生考试开始了新的职业生涯。

计算机科学是目前研究生入学考试的热门领域，因此有必要提前做好准备，为自己营造更好的复习氛围。

第二：结合这个专业。 基于这个专业在计算机科学领域发展也是一个不错的选择，无论是本科生和研究生，还是已经参与过工作的专业人士，在这个专业的基础上，选择与计算机相结合的方向，也会为自己赢得更多的发展机会。

随着工业互联网的不断发展，目前很多专业都与计算机的关系越来越紧密，因此有更多的切入点可供选择。

第三：自学。 自学也是进入IT互联网行业发展的重要途径，许多技术人员也是通过自学聘用的。

自己学习计算机相关知识是很困难的，所以应该找专业人士为自己规划合适的学习路线，同时也应该为自己创造一个更好的学习环境。

最后，学习计算机知识的难度比较大，不建议在脱离应用的情况下学习，所以初学者在掌握了基本的计算机知识后，可以通过实习进一步提升自己，这也是比较现实的选择。

非计算机专业的学生如何进入这个行业？

1、最快最有效的方法：去专业培训机构学习。

2.最具成本效益的方式：边工作边自学。

第一种方法是找一所专业的培训学校进行系统学习。

1.学习时间，学习时间安排比较紧凑、科学，根据自己的学习方向，经过专业培训，学习质量可以得到很好的保证。

2.课程体系，自主研发的课程体系，多年积累教学经验，持续改进，符合市场需求，能更好的促进学生的学习。

3、理论与实践相结合，实践为王，在学习理论的同时，可以保证实践项目的积累，为日后融入岗位打下坚实的基础。

4.在学习期间，老师会全程指导你，你可以随时提问，可以随时解决，全程指导你。

5、良好的学习氛围，在学习期间，小组会配合分工，如果问题不理解，可以问同学或自己的项目组组长，提高学习效率。

如果你想学习游戏编程，你需要具备与IT相关的编程技能。 你可以选择去机械师，也可以找到材料自己学习。

主要内容如下：

1.游戏编程：C++编程简介; 基本数据类型和输入输出; 过程控制声明; 数组、指针和引用、函数; 程序和写作规则; 结构、关联、类; 遗传学和多态性; 异常处理和程序调试。

2.算法和数据结构：算法分析; 数据结构; 基本算法; STL的概念和用途; 静态和动态库; XML 库的使用。

编程：Windows 程序简介; Windows 消息; GDI 绘图游戏工具和 MFC：Web 编程基础。

4.博弈数学与智能应用：游戏中的坐标系; 向量和矩阵; 几何碰撞; 物理模拟; 人工智能和寻路算法。

游戏技术与应用：2D游戏技术概论; 游戏地图系统; GUI系统; 作战系统设计; 任务系统; 出色的声音引擎低音; CocoS2D-X发动机; Box2D 物理引擎。

互联网仍然是目前最热门的行业。 如果你足够优秀，可以学习IT技能，你将有机会进入腾讯、阿里巴巴、网易等大型互联网公司的高薪工作。 发展前景很好，老百姓可以借鉴。

如果你想系统地学习，你可以调查和比较提供IT专业的热门学校。 好的学校有能力根据当前的业务需求开发自己的课程。 建议比较实地考察。